횡비틀림 좌굴은 가설 중 붕괴 사고 등의 안전사고를 유발할 수 있기 때문에 설계단계에서 좌굴에 대한 정확한 안전성 검토가 이루어져야 한다. 횡비틀림 좌굴을 방지하기 위한 방안으로 단부 보강을 통해 거더의 뒤틀림 강도 증가시키거나 크로스 프레임 설치를 통해 비지지길이를 감소하는 방법 등이 있다. 크로스 프레임은 바닥판 합성 이후 구조적 역할이 적은 반면 재료비와 설치비에 따른 인건비 비중이 매우 크며, 용접부의 피로 균열로 인해 유지관리 성능을 감소시키는 요인으로 작용할 수 있다. 콘크리트 충전 반원기둥보강재를 통한 단부 보강 공법은 반원기둥 형태의 보강재를 통해 플레이트 거더의 단부를 보강하는 공법으로 거더 자체의 뒤틀림 강성을 증가시켜 횡비틀림 좌굴 강도를 증가시킨다. 이 연구에서는 콘크리트 충전 반원기둥보강재가 적용된 플레이트 거더의 뒤틀림 강도 증가로 인한 횡비틀림 좌굴 강도의 영향을 검토하기 위하여 설계식에 의한 결과와 유한요소해석의 결과를 비교하였고 실물재하실험을 통해 검증하였다. 설계식은 경계조건의 구속과 관련된 유효길이계수를 적용하고 있는 Eurocode의 설계식을 사용하였으며 결과를 검증하기 위하여다양한 단면의 유한요소해석을 수행하였다. 이후 횡방향 하중을 통해 뒤틀림을 받는 거더의 실물재하실험을 수행하여 콘크리트 충전 반원기둥보강재의 성능을 확인하였다. 그 결과 CFHPS가 적용된 플레이트 거더는 기존 판형 보강재가 적용된 플레이트 거더와 비교하여 뒤틀림 강도가 증가하였으며 그로 인해 횡비틀림 좌굴 강도가 증가하는 것으로 확인되었다.
이 연구의 목적은 황산화물(SOx) 및 질소산화물(NOx)을 제거할 수 있는 소재를 코팅한 제올라이트 비드를 이용하여 제조된 콘크리트 투수블록의 대기전구물질의 제거율을 평가하는데에 있다. 대기전구물질인 SOx와 NOx를 제거하기 위해서 사용된 소재는 이산화티타늄(TiO2) 분말과 야자각 분말이며, 이 두 소재를 제올라이트 비드에 코팅하였다. 시편은 실제 공장생산라인을 이용하여 제올라이트 비드가 임베디드된 콘크리트 투수블록을 제작하였다. 실험결과 표층에서 야자각 분말로 코팅된 제올라이트 비드가 첨가된 콘크리트 투수블록의 SOx와 NOx 제거율은 각각 12.5% 및 99%로서 다른 블록보다도 우수한 성능을 발휘하였다. 또한, 휨 강도 및 미끄럼저항성은 각각 5.3MPa 및 65BPN 이상으로 KS F 4419 및 KS F 4561에서 제시된 값을 만족하였다. 반면, 투수계수는 서울특별시의 투수블록 포장 설계, 시공 및 유지관리 기준으로 협잡물 오염 전후에 각각 3 및 4등급으로 낮은 투수성을 보였다. 결과적으로 표층에서 야자각 분말로 코팅된 제올라이트 비드의 첨가는 충분한 휨강도 및 미끄럼저항성을 확보하면서 자외선에 관계없이 SOx와 NOx를 동시에 제거할 수 있지만, 투수성이 낮으므로 이에 대한 보완이 필요하다.
기업간 전자상거래의 성장을 견인하는 MRO산업에서의 제조업 경쟁력이 점차 중요시되고 있다. 일반적인 형태의 MRO와는 달리 원전부품제조업은 수요와 공급측면에서 철저히 부정기적인 형태를 보이고 있다. 이와 같은 구조적인 특징으로 인해 완전부품제조업은 타 산업에 비해 상대적으로 전자상거래 추진이 미흡하며 개별기업의 효율성이 낮아 국제적인 경쟁력을 갖추지 못하고 있다. 본 연구에서는 원전부품제조업 MRO를 수행하는 H기업에 존재하던 원부자재 중복발주, 잔여재고 재사용성 부재, 재고관리 및 거래관리의 비효율성 등의 문제를 최소화하기 위해 CR 기반의 e-Marketplace 시스템을 구현하였다. 성공적인 시스템 구현을 위해 첫째, 원전부품제조업의 특성을 반영하고 들째, H기업의 철저한 사용자 요구에 따라 수 발주관리, 상품관리, 거래관리, 입출고관리, 원자재관리 등 각 하위모듈을 통합한 웹 기반 시스템을 개발하여 CR을 구현하고자 하였다. 결과적으로 본 연구를 통해 H기업은 기존의 업무처리방식에 비해 시간과 비용측면의 효율성을 현저히 개선하고, 원부자재 매입매출과 관련한 CR을 성공적으로 자동화하였으며, 잔여재고 재사용 등 자원요소의 낭비요소를 제거하였다.
본 연구는 성숙도 모델 개념을 활용하여 디지털 전환 성과를 측정할 수 있는 지표 개발을 시도하였다. 디지털 전환을 위해서는 단순한 서비스 개선이 아니라 조직, 업무 변화까지를 고려할 필요가 있다. 여기서는 우리나라의 대표적인 과학기술정보서비스 기관인 KISTI의 디지털 전환 측정을 위한 모델 개발을 목표로 하였다. KSITI는 이미 디지털 전환을 위한 BPR 작업을 수행한 바 있으며, 성숙도 모델 개념을 차용하였다. 단, BPR에서는 해당 결과를 측정할 수 있는 방법은 존재하지 않는다. 본 논문에서는 성숙모 모델을 기반으로 디지털 전환을 측정할 수 있는 지표를 개발하였다. 지표개발은 모델 개발과 평가 두 가지 방법으로 수행하였다. 모델 구성을 위한 사례는 기존 KISTI에서 수행한 관련 연구, 다양한 국내·외 사례를 통해 이루어졌다. 검증 전 모델은 대분류를 기준으로 기술(37개), 데이터(45개), 전략(18개), 조직(인력)(36개), (사회적)영향력(14개)이었다. 검증 후에 최종 모델은 기술(20개/17개 지표 탈락), 데이터(36개/9개 지표 탈락), 전략(18개/유지), 조직(인력)(30개/6개 지표 탈락), (사회적)영향력(13개/1개 지표 탈락)으로 구성되었다.
도선사는 해상에서 도선사용 사다리나 승하선사다리를 통해 선박에 승선하고 있어 예측할 수 없는 해상환경의 위험에 늘 노출되어있다. 도선사는 항만으로 입항하거나 출항하는 선박의 안전을 확보하는 중요한 역할을 수행하고 있으므로 도선사 부상은 선박 전체 안전에 큰 영향을 미친다. 본 연구의 목적은 도선사 관련 준사고를 분석하고 사고를 예측하는 것이다. 이를 위해 도선사 상해사고 사례를 분석하고 설문조사를 통해 잠재상황을 식별하고자 했다. 그리고 도선사 상해사고 경향을 예측하였다. 설문조사의 분석은 IPA 분석법을 활용했으며, 상해사고 경향 예측을 하기 위해 이항분포 및 푸아송분포를 활용하였다. 연구결과 도선사 상해사고 1건당 316.8건의 준사고가 발생했으며, 사고관리 시스템의 현행 유지 시 3개월 내 도선사 상해사고가 발생할 확률은 64.4%로 나타났다. 연구결과를 바탕으로 도선사 상해사고 예방을 위한 관리 시스템의 필요성과 도선사 승선용 사다리에 대한 유지보수 및 설치 강화를 제언했다.
자동차의 주요 부품인 휠 베어링에 결함이 생기면 교통사고등 문제를 발생시켜 이를 해결하기 위해 빅데이터를 수집해서 예측진단 및 관리 기술을 통한 휠 베어링의 고장 유무 및 고장 유형을 조기에 알려 주는 알고리즘과 모니터링 시스템 개발이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 지능형 휠 허브 베어링 정비 시스템 구현을 위해 신뢰성 및 건전성에 대한 모니터링용 센서 및 예측 진단하는 알고리즘이 탑재된 임베디드 시스템을 개발하였다. 사용된 알고리즘은 휠 베어링에 설치된 가속도 센서로부터 진동 신호를 취득하고 이를 신호 처리기법, 결함주파수 분석, 건전성 특징 인자정의 등의 과정을 빅데이터 기술을 통해 고장을 예측하고 진단할 수 있다. 구현된 알고리즘은 진동 주파수 성분들은 최소화하고 휠 베어링에서 발생하는 진동 성분을 극대화할 수 있는 안정 신호 추출 알고리즘을 적용하고, 필터를 활용한 노이즈 제거에서는 인공지능 기반의 건전성 추출 알고리즘을 적용하였으며, FFT를 통한 결함 주파수를 분석하여 고장 특성인자 추출을 통한 고장을 진단하였다. 본 시스템의 성능 목표는 12,800ODR 이상으로 시험 결과를 통해 목표치를 만족하였다.
농업용저수지는 관개용수, 유지용수, 생활용수 등 다양한 목적을 가지고 용수공급을 수행한다. 농업용저수지는 계절과 기후 변화에 민감하게 반응하기 때문에 효율적으로 운용하기 위해선 공급량 및 유입량 계측은 필수적이며, 이러한 자료를 바탕으로 용수관리가 합리적으로 이루어져야 한다. 하지만 농업용저수지의 경우 다목적 댐에 비해 공급량 및 유입량에 대한 계측이 상대적으로 미비한 실정이며, 효율적이고 합리적인 용수 관리를 위해선 물수지 분석을 통한 농업용 저수지에서의 유입량-공급량 분석이 필요하다. 이에 ONE model, Tank model과 같은 강우유출해석모형이 개발되어 저수지 물수지 해석에 활용되고있으나, 미계측 유역에 대한 적용성 분석은 미비한 실정이다. ONE model은 기본적으로 일단위 유출계산을 위해서 설계되었으며, 해당 모형은 하나의 매개변수를 가지고 있어 Tank model의 한계로 지적되는 보정 및 미계측 유역 분석에 유리하다. 이에 15개의 댐상류 유역을 대상으로 ONE model과 Tank model을 통해 물수지를 분석하고, 두 모형의 성능을 정량적으로 비교분석하고자 R2와 NSE을 활용하였다. 모의결과에 따르면, ONE model의 R2와 NSE가 Tank model 보다 높게 나타났으며, 이는 ONE model이 미계측유역에 대한 유입량 예측에 더 적합할 것으로 평가된다.
Germanium-68/gallium-68 (68Ge/68Ga) 제너레이터는 의료용가속기에 비해 크기가 작아 공간적 활용도가 높고 유지비가 저렴하고, Ga-68 표지 방사성의약품의 생산방식이 간편하기 때문에 세계적으로 사용빈도가 급격히 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 제작비용이 낮으며 사용이 쉽고 유지보수가 용이한 Ga-68 표지 방사성의약품 전용 자동합성장치를 개발하고자 하였다. 본 연구에서 개발한 자동합성장치에 사용된 부품들은 대부분 국내에서 생산된 제품들을 사용하여 생산 단가를 낮추었고, 자체 구동프로그램을 개발하여 사용자 편의성을 높였다. 또한, 자동합성장치의 시스템 평가를 통해 작동에 이상이 없음을 확인하였고, 68Ga-DOTA-[Tyr3]-octreotide 합성 프로그램을 사용하여 조제 시 안정된 표지 수율과 임상적용 기준을 만족하는 품질관리 결과를 획득하였다. 최근 다양한 Ga-68 표지 방사성 의약품이 개발되고 있어 본 연구를 통해 개발한 방사성의약품 전용 자동합성장치는 추후 보다 유용하게 사용될 것으로 사료된다.
Purpose: The unique nature of life-and-death healthcare services sets them apart from other service industries. While many studies exist on the relationship between healthcare services and customer satisfaction, most of them focus on mildly ill patients, ignoring the differences between critically ill and non-seriously ill patients. This study discusses the actual quality of healthcare services for patients who are facing life-threatening illnesses and are on life support, as well as their right to protection and dignity. Methods: The survey conducted to 149 patients with the four major illnesses: cancer, heart disease, brain disease and rare and incurable disease, those who have experiences with senior general hospitals. Results: The basic statistics of this study are adequate to represent the four major critical illnesses, and the reliability and validity of this study's hypotheses, which were measured by multiple items, were analyzed, and the internal consistency was judged to be high. In addition, it was found that the convergent validity was good and the discriminant validity was also secured. When examining the goodness of fit of the hypotheses, the SRMR, which is the standardized root mean square of residuals that measures the difference between the covariance matrix of the data variables and the theoretical covariance matrix structure of the model, met the optimal criteria. Conclusion: The academic implications of this study are differentiated from other studies by moving away from evaluating the quality of healthcare services for mildly ill patients and focusing on the rights and dignity of patients with life-threatening illnesses in four senior general hospitals. In terms of academic implications, this study enriches the depth of related studies by demonstrating the right to protection and dignity as a factor of patient-centeredness based on physical environment quality, interaction quality, and outcome quality, which are presented as sub-factors of healthcare quality. We found that the three quality factors classified by Brady and Cronin (2001) are optimized for healthcare quality assessment and management, and that the results of patients' interaction quality assessment can be used to provide a comprehensive quality rating for hospitals. Health and human rights are inextricably linked, so assessing the degree to which rights and dignity are protected can be a superior and more comprehensive measurement tool than traditional health level measures for healthcare organizations. Practical implications: Improving the quality of the physical environment and the quality of outcomes is an important challenge for hospital managers who attract patients with life and death conditions, but given the scale and economics of time, money, and human inputs, improving the quality of interactions and defining them as performance indicators in hospital quality management is an efficient way to create maximum value in the short term.
최근 이상기후로 인한 급경사지 붕괴 위험이 증가되고 있으며, 급경사지 붕괴 위험의 사전 예측 및 경보 전파가 이루어지지 않아 인명과 재산 피해가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 급경사지의 상태를 평가하기 위해 IoT 센서와 AI 기반 카메라를 융합한 급경사지 분석 시스템을 개발하였다. 시스템을 개발하기 위하여 급경사지 지반조건을 고려한 계측센서 하드웨어 및 펌웨어 설계, AI 기반 영상 분석 알고리즘 설계, 그리고 예·경보 솔루션 및 시스템 제작을 수행하였다. IoT 센서의 데이터와 AI 카메라 영상 분석을 통해 센서 데이터의 오차를 최소화하고, 데이터의 신뢰성을 향상시키고자 하였다. 또한 실제 급경사지에 적용하여 정확도(신뢰도)를 평가하였다. 그 결과, 센서 계측 오류는 0.1° 이내로 유지되었으며 계측 데이터의 전송률은 95%이상이었다. AI 기반의 영상 분석 시스템은 야간에도 부분 인식률 99%의 높은 성능을 나타내었다. 본 연구결과는 다양한 사회간접자본(SOC) 시설의 급경사지 상태 분석 및 스마트 유지관리 분야에도 적용할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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